AttnMap类

1. 类定义与作用

• 功能：实现一个多层的跨注意力编码器，用于处理两个序列之间的交互（如文本-文本、文本-图像对齐），并返回每一层的隐藏状态和注意力图。
• 应用场景：问答系统、文本匹配、跨模态检索等需要双序列交互的任务。
• 核心设计：堆叠多个独立的跨注意力层（CrossAttentionLayer），逐层融合两个序列的信息。

---

2. 初始化方法 (__init__)

def __init__(self, config, layer_num):
    super(AttnMap, self).__init__()
    layer = CrossAttentionLayer(config)  # 创建基础跨注意力层
    self.layer = nn.ModuleList([copy.deepcopy(layer) for _ in range(layer_num)])  # 深拷贝多层

关键组件

1. 基础层创建：
   • CrossAttentionLayer(config)：定义单个跨注意力层，其内部应包含：
   ◦ 交叉注意力机制：计算序列1（s1）对序列2（s2）的注意力。
   ◦ 残差连接与层归一化：稳定训练过程。
   ◦ 前馈网络：增强非线性表达能力。

2. 多层堆叠：
   • 使用 copy.deepcopy 复制基础层，确保每层参数独立（避免共享权重）。
   • 通过 nn.ModuleList 管理多个层，使PyTorch能正确追踪梯度。

参数说明

• config：模型配置（隐藏层维度、注意力头数等）。
• layer_num：跨注意力层的堆叠数量。

---

3. 前向传播 (forward方法)

def forward(self, s1_hidden_states, s2_hidden_states, s2_attention_mask, output_all_encoded_layers=True):
    all_encoder_layers = []  # 存储所有层的s1隐藏状态
    all_attn_maps = []       # 存储所有层的注意力图
    for layer_module in self.layer:
        s1_hidden_states, attn_map = layer_module(s1_hidden_states, s2_hidden_states, s2_attention_mask)
        if output_all_encoded_layers:
            all_encoder_layers.append(s1_hidden_states)
            all_attn_maps.append(attn_map)
    if not output_all_encoded_layers:
        all_encoder_layers.append(s1_hidden_states)
        all_attn_maps.append(attn_map)
    return all_encoder_layers, all_attn_maps

输入参数

• s1_hidden_states：主序列的隐藏状态（如问题或查询），形状为 [batch_size, seq_len_s1, hidden_size]。
• **s2_hidden_states``**：参考序列的隐藏状态（如文档或候选内容），形状为 [batch_size, seq_len_s2, hidden_size]`。

• s2_attention_mask：参考序列的注意力掩码，标识有效内容（如1为有效，0为填充），形状为 [batch_size, 1, 1, seq_len_s2]。
• output_all_encoded_layers：是否输出所有层的中间结果（默认True）。

处理流程

1. 逐层处理：
   • 每层接受当前的 s1_hidden_states，计算其对 s2_hidden_states 的交叉注意力。
   • 更新后的 s1_hidden_states 传递到下一层，逐步融合 s2 的信息。
   • 每层生成注意力图 attn_map，形状为 [batch_size, num_heads, seq_len_s1, seq_len_s2]。

2. 结果收集：
   • output_all_encoded_layers=True：保存每一层的输出和注意力图。
   • output_all_encoded_layers=False：仅保存最后一层的结果。

输出

• all_encoder_layers：各层更新后的 s1_hidden_states 列表。
• all_attn_maps：各层的交叉注意力图列表。

---

4. 关键设计细节

组件	作用
深拷贝跨注意力层	确保各层参数独立，避免梯度共享导致模型退化。
逐层更新s1_hidden_states	通过多层堆叠逐步细化主序列的表示，增强跨序列交互能力。
注意力图保存	支持可视化分析（如对齐热力图）或后续任务（如基于注意力的特征选择）。

---

5. 与标准BERT编码器的差异

特性	BertCrossEncoder_AttnMap	标准BERT编码器 (BertEncoder)
注意力类型	跨序列注意力（s1对s2的交叉注意力）	自注意力（序列内部注意力）
输入	两个序列的隐藏状态	单个序列的隐藏状态
输出	主序列的更新状态 + 交叉注意力图	同一序列的更新状态

---

6. 示例应用流程

假设任务为问答匹配（Question-Answer Matching）：

1. 输入：
   • s1_hidden_states：问题的BERT编码结果，形状 [2, 32, 768]。
   • s2_hidden_states：候选答案的BERT编码结果，形状 [2, 128, 768]。
   • s2_attention_mask：屏蔽答案中的填充部分。
2. 处理：
   • 经过3层跨注意力编码，每层计算问题对答案的注意力，更新问题的表示。
3. 输出：
   • all_encoder_layers：3层更新后的问题表示，形状均为 [2, 32, 768]。
   • all_attn_maps：3层的注意力图，形状为 [2, 12, 32, 128]（假设12个注意力头）。